@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00077690,
 author = {藤田悠介 and 浜本義彦 and 瀬川誠 and 寺井崇二 and 坂井田功},
 book = {画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2011)論文集},
 month = {Jul},
 note = {超音波肝硬変診断のための画像解析に関する研究がなされており，定量的診断の実現が期待されている．超音波画像解析では，画像のノイズの問題により高精度な識別が困難であり，従来の研究では複数の関心領域の識別結果を多数決により統合することや，回転や反転により生成した学習サンプルを使用したAdaBoostによる学習により識別率を向上させる方法が提案されている．本稿では，まず，従来の画像の回転や反転による人工サンプルを用いた学習方法に対して，Gabor特徴を回転不変特徴量として用いること提案する．次に，複数の識別結果の統合の問題に複合決定法を導入する．これにより各々の識別結果の信頼性を考慮することが可能になる．評価実験により，Gabor特徴を回転不変特徴として用いることにより画像の回転や反転により生成した人工サンプルの使用と同等に性能が向上し，複合決定法を適用することにより多数決法を上回る性能が得られることを示す．},
 pages = {345--349},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {超音波肝硬変診断のための回転不変特徴量と複合決定法の適用},
 volume = {2011},
 year = {2011}
}